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半历史算法在33IQ上的用处

2016-11-21 13:15:11

任何排行榜都有一个问题:不能准确反映新用户努力程度让他们得到重视

而且长期会失去动力


全历史算法:应以最近X天的上升程度进行一阶导数来计算。。。

(什么鬼)

就是计算每一个用户

有个缺点:第一天注册的很多用户都是满额300的,这对每天刷200的用户不公平

但如果取X天内平均值。。。

那么,对于一会儿刷一会儿不刷的用户不公平。

同时也对特别强的人最近不想刷题的人来说不公平

(全历史算法:柯洁https://www.goratings.org/players/1195.html


其实柯洁分数比这个要差远了,需要用到基准算法校准


对于很少几天抽的出空的人来说,也不公平哦,不能准确地反映

(全历史算法:阿法狗https://www.goratings.org/players/1718.html)

因为阿法狗好久没和真人下了,棋力应该按照原本的时候进行延伸计算


所以基于此几点,我发明了半历史算法

包含:

个人算法

基准算法

全历史算法

最近平均算法


每种算法可以应对不同情况。同时各优缺点

接下来介绍各种。


(略,与文章中心无太大关系)


主要用最近平均算法应对这种情况比较好

计算过程:

设某一用户近10天内经验值上升为:

135 202 0 48 97 152 0 19 168 35

算出其标准差为74.82

平均值为85.6

筛除1个标准差之外的数:202 0 0

进行第二次计算

算出其标准差为60.2

平均值为93.4

从原表中筛除1倍标准差之外的数(不包括大于平均数+标准差的数)

:0 0

不进行第三次计算

筛出后数据为:

135 202 48 97 152 19 168 35

因为越是靠近最近数据越是有效

因此进行梯级分离

(135+202*1.6+48*2.56+97*4.096+152*6.556+19*10.49+168*16.77+35*26.85)/(1+1.6+2.56+4.096+6.556+10.49+16.77+26.85)

写得头晕了

=84.83

因此,该用户最近平均为84.83经验/天

又注意到ALPHAGO的缺陷,校准一下:

84.83*(((10-2)/10)^0.5)即为所求

=75.87

四舍五入,得:75.87≈76

不过,对于33IQ来说,还是需要将常数X调到15(半个月)的。。。


(头晕发烧重度忧郁求帮助,求点赞,求抱抱)


标签: 算法 历史 33iq

#10
TC候考群639573739欢迎你

不对,6次

2016-11-21 16:32:14
点赞 0
#9
TC候考群639573739欢迎你

我发现还要进行第三次计算

2016-11-21 16:30:56
点赞 0
#8
TC候考群639573739欢迎你
回复7楼: 新用户就让他们刷日榜周榜月榜呗~~~


2016-11-21 14:37:43
点赞 0
回复6楼: 事实上一大批用户都在排行榜外
新用户就让他们刷日榜周榜月榜呗~~~
2016-11-21 13:49:47
点赞 0
#6
TC候考群639573739欢迎你
回复5楼: 我觉得新用户看到自己每天上升的排名数字会很高兴了已经...

事实上一大批用户都在排行榜外

2016-11-21 13:31:46
点赞 0
#5

我觉得新用户看到自己每天上升的排名数字会很高兴了已经...

2016-11-21 13:30:27
点赞 0
#4
TC候考群639573739欢迎你


2016-11-21 13:23:02
点赞 0
#3
TC候考群639573739欢迎你

  你们好,用户的上级们

2016-11-21 13:18:25
点赞 0
#2
TC候考群639573739欢迎你

也就用了不到半小时

2016-11-21 13:16:20
点赞 0
#1
TC候考群639573739欢迎你

目前我写的最长的论文

2016-11-21 13:15:36
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话题来自

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沫沫吐槽:211562

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